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AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

[日期:2017-07-18] 來源:DONEWS  作者: [字體: ]

 對于物聯網,維基百科這樣定義:物聯網(IoT)是一種讓物理設備、車輛、建筑,以及其它嵌入電子、軟件、傳感器、驅動器、網絡的各種設備實現互聯的技術,這些設備之間可以自由的傳輸數據。一般來說,配備物聯網的智能設備具有以下三個特征:

1. 通過獨特的地址或命名系統被識別;

2. 可以聯網;

3. 可以與終端用戶或其他自動化元件進行交互。

從共享單車的“唇槍舌戰”看物聯網的意義

我們熟悉的共享單車就是物聯網的一個具體應用,一副物聯網智能鎖為它賦予了共享的意義。它具備上述三個特征:每輛單車都有自己獨一無二的識別碼,借助互聯網,可以與手機App或控制終端進行數據交互。

最早涉足共享單車領域的是ofo小黃車和摩拜單車,在智能鎖方面,它們分別采用了Token模式方案和物聯網智能終端方案。摩拜單車投資人馬化騰和ofo的投資人朱嘯虎在朋友圈曾就物聯網智能鎖進行了公開的“唇槍舌戰”。

AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

本圖來自智東西

摩拜單車的物聯網智能終端方案需要手機的數據傳輸才能發揮作用,為運維降低了成本,也能更準確地獲取用戶數據;ofo小黃車采用的Token模式方案只需處理器、通信、存儲以及軟件設計,就能夠自行執行通信數據,但數據傳遞的缺失,讓它的運維成本近1000元/輛,遠超單車本身的成本。

物聯網智能鎖得以解決生態閉環的問題。ofo小黃車后來也引入了物聯網智能鎖,并在近期獲得了高達7億美元的E輪融資,繼續與摩拜單車進行著不相上下的“較量”。

大概率來看,這兩款單車會繼續“撕”下去,商業模式的較量是一方面,另一方面是物聯網智能鎖為它們創造良好用戶體驗、收集分析出行數據和持續降低運維成本奠定了基礎。

大批量、大規模的工業設備為物聯網的進一步鋪開和發展奠定了基礎,借助傳感器、智能機器和遍布的網絡,人們可以控制生產線上每個獨立部件。中心數據聚合系統可以收集并分析整個供應鏈上的狀態數據,并且對錯誤、資源短缺和需求變化作動態反饋,減少了資源浪費和停機時間,保證了安全性、可持續性和更大的吞吐量。

物聯網只能傳遞數據,無法傳遞場景

我們不可否認物聯網的意義,形象來講,它就像是設備之間的語言,為設備的互聯通信帶來了極大的方便,但對于用戶來說,它還是略顯抽象,雜亂無章的數據有些晦澀難懂,間接降低了工作效率。

舉一個簡單的例子,下圖是某段石油管道的閥門工作狀況,不同的顏色顯示了石油管道物聯網閥門功能狀態的數據流,綠色代表正常,紅色代表異常。左右圖雖然都傳達了數據的正誤,但左圖并未反映閥門的空間位置,為問題分析帶來了困擾;而右圖的信息結合了位置可視化,更容易發現問題閥門是由管道南部的干擾引起的。

AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

從上面的例子我們可以看出,在物聯網應用的場景下,遠程數據傳輸和空間交互同樣重要。

在一家部署物聯網的工廠中,生產線上的數據被發送到中央存儲庫,控制室的操作員負責對其進行監控和分析。在大多數情況下,這些中央控制室離實際需要數據的地方很遠,然而現場工程師需要與中央控制室進行遠程合作,才能診斷出故障。在這種情況下,現場工程師需要口頭提出要求,而在中央控制室的操作員不了解現場工程師所在的空間參考信息,為協作解決問題帶來了很大的障礙,降低了工作效率。

只有同時解決遠程數據傳輸和空間交互這兩個方面的需求,才可能真正解決工業遠程協助的問題。

但是在復雜的工業環境中,例如室外重型機械和油氣管道現場,環境的多變與惡劣性注定無法安裝屏幕或者計算機,無法進行數據傳輸和空間交互。

這個問題真的就無從解決了么?

AR可視化能力幫助物聯網傳遞場景

上面提到的問題其實可以用AR來解決。

物聯網的應用,已經不僅僅是物體與物體相連這樣簡單的模式,還會考慮用戶體驗和人機交互,例如AR技術結合物聯網技術,引入可視化,讓看不見的連接變為看得見的UI和數據。

AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

工人按照Google Glasses的提示進行布線

可以先看看波音公司的例子。波音公司在造飛機的時候,充分利用了AR的可視化能力。飛機中擁有巨量且復雜的電子線路,在進行這些工作時,工程師需要對照的功能手冊進行處理,這是一個耗時耗力且嚴重耽誤工期的一項工作,但波音公司使用Google Glass(2012年谷歌發布的一款單目AR眼鏡)對這項工作進行了整理,效率提升了25%,出錯率降低了50%。

波音案例中的AR系統

以亮風臺深度整合軟硬件的HiAR Glasses為代表的AR眼鏡,或裝有亮風臺“幻鏡”這類增強現實App的智能移動設備,通過無線連接為網絡數據提供了無處不在的接口,傳輸現場工程師的視野,幫助中央控制室“感同身受”地理解現場狀況,并在短時間提出最有效的解決方案。

對于現場工程師來說,操作并不復雜,只要啟用AR設備,并指向問題場景。AR設備使用攝像機掃描場景,識別現場設備的傳感器對象并重建其空間模型,結合物聯網應用程序自動收集連接到中央存儲庫的可用傳感器列表,并在AR設備中的傳感器確切位置上顯示設備本身的信息。信息還可以追溯,工程師還可以搜索診斷故障所需的歷史數據。

因此,AR可視化的數據不僅包含了物聯網傳感器的固有信息,而且還提供了空間位置關系。即使是最臟、最偏遠的石油管道,高溫的噴氣發動機或大型的金屬印刷機等,人們都可以借助AR技術,對操作過程中的虛擬數據進行空間可視化分析。

AR可視化還可以進行定制,從而加快對數據的解釋,并更好地突出問題所在。例如可以使用顏色映射的三維流場覆蓋在管道上,進行壓力和溫度的顯示,允許操作者“可視化”管內流體的行為,加快參數調整和故障檢測流程。

AR結合物聯網的幾個應用場合

AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

復雜機器維修服務

大型機器的組織和維護是十分繁瑣的,例如飛機、機車等,它們的服務和維修不僅緩慢而且昂貴,但是何時會出問題又無法預測,所以技術員需要花費大量的時間測試與隔離問題,以便確保機器正常使用。有了物聯網和AR技術相結合,計算機可以對機器性能數據進行預測分析,再利用AR將分析結果可視化。維修技術人員通過AR確保維修工作的正確和有效。

例如GE運輸系統使用PTC的 ThingWorx和Predix軟件分析每年1300個機車引擎維修所帶來的效率提升;亮風臺與中聯重科合作的AR輔助培訓,將AR技術與智能終端結合,運用在設備維修、操作培訓中。工作人員可快速獲取準確指導,輔助操作,在降低學習成本的同時,提高工作效率和安全性。

AR公司亮風臺的AR工業維修輔助應用

機械設備的監測和診斷

許多機械部件,如發動機、泵、管道和工業機器,都裝有大量的傳感器進行設備參數監測,如溫度、壓力、速度、扭矩或濕度。這些測量參數不僅用于了解機器性能,而且用于監視和正確性驗證。使用AR設備,操作者可以在機器運行時實時測量并可視化,進行實時功能診斷。

例如DAQRI幫助KSP Steel的工程師在重型機械車間內使用AR看到設備的各項參數;亮風臺為中海油提供AR設備巡檢方案,在巡檢過程中,操作人員可根據AR眼鏡的指示,規范化完成巡檢流程。同時,AR眼鏡與其他設備互聯互通,并將數據可視化,操作人員將第一時間了解設備運行情況,提高巡檢效率。

保證數據驅動文件質量

操作員在測試設備的時候,會撰寫手工報告并發送至中央數據庫,作為認證和質量評估的基礎。使用AR設備可以對正在測試的組件進行可視化測量,并且參考被測組件的物聯網數據,以報告異常。

產品設計可視化

在設計機電產品的過程中,測試原型可以幫助發現設計缺陷。但是這個過程中的許多分析對象是人眼不可見的變量,在通過嵌入式傳感器測量之后,對這些變量進行分析,以便為后續的設計迭代提供反饋。在某些情況下,AR可以在這些變量上提供即時的視覺反饋,這樣設計團隊可以在測試階段討論問題,并在運行時同時調整對象設置,加快決策過程。

智慧城市基礎設施維護

大多數城市基礎設施位于室外和難以進入的區域,這使得嵌入式屏幕很難使用。這種情況下AR的無屏化可以為公安機關和警察對城市監督提供便利,從實時數據可視化中檢測故障點,輕松地記錄基礎設施的狀態。

提高操作人員的安全性

AR也可以被用來為操作人員提供安全信息,例如DAQRI顯示熱像儀顯示可視化的熱像圖,從而為作業者提供觸碰安全區域的提示。

AR可視化結合物聯網數據,“天生一對”進擊工業4.0

隨著工業4.0時代的進一步滲透,工業自動化是不可避免的趨勢,而AR為工人們參與工業決策提供了一個好的方式。

AR結合物聯網大數據,我們很難預測未來的工業會成為什么模樣。

但不變的是,它一定會更高效,更好理解。

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